Application Profiling voor geautomatiseerde VM-naar-container migraties
De migratie van applicaties van virtual machines (VM’s) naar containeromgevingen biedt aanzienlijke voordelen op het gebied van performance en schaalbaarheid, maar blijft een complex traject. Het proces vereist vaak handmatige dependency-collectie, wat tijdrovend en foutgevoelig is. Bestaande automatiseringsoplossingen, zoals Google Migrate to Containers (M2C), hanteren een lift-and-shift-strategie, maar resulteren regelmatig in overvolle containers doordat onnodige systeem-level dependencies worden meegenomen. Dit ondermijnt de kernvoordelen van containers.
Process-Level Profiling Methodologie
Deze studie introduceert een nieuwe process-level profiling methodologie om de migratie van applicaties van Linux-gebaseerde VM’s naar containers te automatiseren. De aanpak combineert statische en dynamische analyse van runtime-gedrag en richt zich uitsluitend op de actieve Unix-processen die gekoppeld zijn aan de doelapplicatie. Zo worden alleen kritische dependencies geïdentificeerd, wat leidt tot slanke en geoptimaliseerde containerconfiguraties.
Case studies en resultaten
Case studies met NGINX en MySQL tonen de effectiviteit van deze aanpak aan. In beide gevallen werd een reductie van de containeromvang tot 98% gerealiseerd ten opzichte van Google M2C, terwijl de applicatie-performance behouden bleef of verbeterde.
Praktische implementatie, beperkingen en conclusie
Om de schaalbaarheid en praktische toepasbaarheid te valideren, is op basis van deze methodologie een command-line tool ontwikkeld. Hoewel de aanpak effectief is, kan deze uitdagingen kennen bij niet-deterministische workloads, waarbij bepaalde runtime dependencies mogelijk niet worden gedetecteerd. Verdere verbeteringen zijn nodig om consistentie te garanderen. Desondanks vormt dit onderzoek een belangrijke stap richting een gestroomlijnde, efficiënte en toegankelijke container migratie.
